Nhiếp ảnh cơ bản: Thiết lập các thông số trước khi chụp ảnh

Nhiếp ảnh cơ bản: Thiết lập các thông số trước khi chụp ảnh

PV  | 02/08/2012 0:00 AM

thích

Tất tần tật những gì cần chuẩn bị trước khi chụp một tấm hình.

Các bạn thân mến, chuyên đề máy ảnh số trên GenK đã hoạt động được hơn hai tháng. Đến giờ phút này, bạn không thể chỉ "đọc cho vui" mà cần phải theo dõi loạt bài viết đã lên trang trước đó mới có thể hiểu toàn bộ những kiến thức được đề cập tới tại bài viết ngày hôm nay. Xem lại tại đây và xin bạn đọc hãy nhớ rằng, chuyên đề máy ảnh số không chỉ dành riêng cho những ai đang sở hữu máy ảnh DSLR. Ngay cả nếu bạn chỉ đang sở hữu một chiếc máy ảnh du lịch đi chăng nữa, loạt bài viết của chúng tôi cũng sẽ trang bị cho bạn những kiến thức nhằm tận dụng tối đa khả năng của nó.
 
Trong bài viết Nhiếp ảnh cơ bản: Các bước chụp một tấm hình, chúng ta có đề cập đến 4 bước bao gồm: Bật máy, Chọn chế độ chụp phù hợp, Lấy nét và chụp, Xem lại và xóa. Tuy nhiên trên thực tế, nếu lựa chọn một trong số các chế độ chụp nâng cao (xem lại bài viết Các chế độ chụp thường gặp trên máy ảnh) chúng ta còn đồng thời phải thiết lập một số các thông số khác bởi khi đó máy ảnh sẽ dành cho chúng ta rất nhiều “đất” để sáng tạo và làm chủ chiếc máy. Việc thiết lập các thông số này có ý nghĩa như nhau trên cả máy ảnh ống kính rời lẫn máy ảnh du lịch.
 
1.      Thiết lập giá trị phơi sáng (EV)
 
Với 3 chế độ chụp P, A và S, người chụp cần xác lập giá trị EV mong muốn từ trước khi chụp (xem lại bài viết Các thông số cơ bản trong nhiếp ảnh: Sự phơi sáng để hiểu rõ hơn về ý nghĩa của giá trị EV này) để tạo ra tấm hình với độ phơi sáng như mong muốn. Mặc định EV=0 được coi là “đủ sáng” Các giá trị dương (+) sẽ điều chỉnh máy cho lượng sáng nhiều hơn với thực tế, giá trị âm (-) thì ngược lại. Tuy nhiên không phải lúc nào giá trị EV=0 mặc định cũng cho ánh sáng đúng với thực tế những gì mắt người nhìn thấy, nguyên nhân có thể do tính năng đo sáng làm việc sai, hoặc người dùng thiết lập cách thức đo sáng không chính xác (xem phần 2 trong bài viết này). Trong nhiều trường hợp, giá trị này sẽ cần phải giảm xuống (tương tự như mắt người khi nhìn giữa buổi trưa nắng gắt phải nheo lại và lấy bàn tay che phía trên lông mày) hoặc tăng lên (tương tự như khi nhìn ban đêm, ta thường phải cố mở mắt to ra để nhìn được rõ hơn).
 
Lúc này máy ảnh sẽ tự tính toán các thông số còn lại (tốc độ chụp, độ mở ống kính, độ nhạy sáng ISO) để hình chụp ra đạt đúng giá trị EV đã thiết lập.
 
Vì là một thông số vô cùng quan trọng, nên giá trị EV thường được ưu ái đặt trên một nút bấm riêng để người dùng có thể truy cập nhanh thay vì phải vào sâu trong Menu trên màn hình. Nút bấm này thường được ký hiệu như sau:
 
nhiep-anh-co-ban-thiet-lap-cac-thong-so-truoc-khi-chup-anh
Nút EV (khoanh màu đỏ) trên máy ảnh ống kính rời.
 
nhiep-anh-co-ban-thiet-lap-cac-thong-so-truoc-khi-chup-anh
Nút EV (khoanh màu đỏ) trên máy ảnh du lịch.
 
2.      Thiết lập cách thức đo sáng (Metering)
 
Mỗi vật thể riêng rẽ trong cùng một tấm hình đều mang các giá trị sáng khác nhau. Ví dụ giá trị sáng của một chiếc bóng đèn điện chắc chắn sẽ lớn hơn nhiều lần giá trị sáng của một con đom đóm. Thiết lập Metering là thiết lập cách thức mà máy ảnh sẽ ghi nhận từng giá trị sáng riêng rẽ này, rồi tổng hợp chúng lại thành một giá trị phơi sáng chung cho cả tấm hình sẽ chụp ra. Tùy theo thể loại ảnh mà chúng ta sẽ sử dụng các cách thức đo sáng khác nhau.
 
+ Matrix metering hay Evaluative/ Pattern metering: đo sáng kiểu ma trận. Máy ghi nhận giá trị sáng tại tất cả các vùng sáng tối trong khung hình, rồi sau đó tính toán để đưa ra một giá trị phơi sáng cân bằng nhất, đảm bảo mọi vật thể tại mọi vị trí trong khung hình đều ít nhiều nhận được một lượng ánh sáng chấp nhận được. Cách thức đo sáng này thường được sử dụng trong thể loại ảnh phong cảnh.
 
+Spot metering: đo sáng điểm. Máy ghi nhận và tái hiện chính xác giá trị phơi sáng tại điểm được lấy nét (tạm gọi là giá trị sáng gốc). Giá trị sáng tại các vùng còn lại trên tấm hình được tái hiện dựa trên tỷ lệ tương quan với giá trị sáng gốc này. Đây là cách thức đo sáng “buộc phải sử dụng” khi chụp ảnh chân dung, đặc biệt là chân dung trong điều kiện ngược chiều ánh sáng.
 
+ Center-weight metering: đo sáng vùng bao quanh điểm lấy nét. Đảm bảo vùng trung tâm xung quanh điểm lấy nét của tấm hình (bao gồm vị trí đặt điểm lấy nét và các vùng liền kề xung quanh) chụp ra được “đủ sáng”, trong khi các vùng sáng tối ở xa hơn có thể có sự sai lệch trong giới hạn cho phép. Thực tế Center-weight metering là cách thức đo sáng chỉ xuất hiện từ khi máy ảnh số trở nên phổ biến. Còn trước đó, trong thời kỳ máy phim lẫn máy ảnh số sơ khai, cách thức đo sáng chỉ bao gồm Matrix và Spot, cũng là hai cách thức mà chúng ta thường sử dụng nhất.
 
+ Partial metering: cách thức đo sáng ít gặp, nằm đâu đó giữa spot metering và center-weight metering.
 
Ký hiệu và minh họa cách thức đo sáng của từng loại trên:
 
nhiep-anh-co-ban-thiet-lap-cac-thong-so-truoc-khi-chup-anh
Máy ảnh ghi nhận giá trị sáng tại các vùng ảnh màu xám (độ đậm của màu xám thể hiện mức độ được
chú trọng nhiều hơn) rồi đưa ra giá trị phơi sáng cuối cùng cho tấm hình chụp ra.
 
Metering mode trên máy ảnh ống kính rời thường được đặt trên một nút bấm riêng. Đối với máy ảnh du lịch, nó cũng có thể nằm trên một nút bấm riêng hoặc nằm sâu bên trong Menu tùy chỉnh.
 
nhiep-anh-co-ban-thiet-lap-cac-thong-so-truoc-khi-chup-anh
Nút tùy chỉnh Metering dạng bấm (khoanh màu đỏ).
 
nhiep-anh-co-ban-thiet-lap-cac-thong-so-truoc-khi-chup-anh
Nút tùy chỉnh Metering dạng xoay gạt.
 
nhiep-anh-co-ban-thiet-lap-cac-thong-so-truoc-khi-chup-anh
Tùy chỉnh Metering trên Menu bên trong máy.
 
3.      Thiết lập kiểu chụp (Drive):
 
Thiết lập kiểu chụp của máy: Chụp đơn (single) từng tấm một, Chụp liên tiếp (continous) nhiều tấm liên tiếp cho tới khi đầy bộ nhớ đệm, hay Chụp hẹn giờ (self-timer). Một số máy có tính năng High Continous giúp chụp liên tiếp được nhiều tấm hình hơn trong 1 giây, nhưng độ phân giải ảnh sẽ bị giảm đi.
 
Cách sử dụng các kiểu chụp này sao cho hiệu quả đã được nói tới kỹ càng trong loạt bài viết Vận dụng tốc độ chụp, mời các bạn xem lại để hiểu rõ hơn.
 
Nút thiết lập Drive:
 
nhiep-anh-co-ban-thiet-lap-cac-thong-so-truoc-khi-chup-anh
Nút thiết lập Drive mode (khoanh màu đỏ).
 
nhiep-anh-co-ban-thiet-lap-cac-thong-so-truoc-khi-chup-anh
Thiết lập drive mode trên Menu bên trong máy.
 
4.      Thiết lập cân bằng trắng (White Balance / WB)
 
Xác định loại nguồn sáng hay điều kiện ánh sáng tại thời điểm chụp (điều kiện sáng là trời nắng gắt, trời nhiều mây… / nguồn sáng là đèn huỳnh quang, đèn sợi đốt…) để từ đó máy ảnh tái tạo màu sắc cho tấm hình được chính xác. Với sự phát triển của công nghệ ngày nay, máy ảnh số làm việc khá tốt trong việc tự động xác định nguồn sáng / điều kiện sáng nên người dùng có thể yên tâm để WB ở chế độ Auto, hoặc các thiết lập WB có sẵn trên máy. Với người sử dụng các mẫu máy ảnh số cao cấp hay chuyên nghiệp, còn có thể lựa chọn cân bằng trắng theo độ K hoặc custom. Ký hiệu và ý nghĩa của chúng như sau:
 
nhiep-anh-co-ban-thiet-lap-cac-thong-so-truoc-khi-chup-anh
 
Ký hiệu và ý nghĩa của các loại WB (cột bên trái, từ trên xuống dưới): Cân bằng trắng tự động, Cân bằng trắng tùy chọn, Cân bằng trắng theo nhiệt độ màu Kelvin, Cân bằng trắng với nguồn sáng bóng đèn sợi đốt, bóng đèn huỳnh quang, ánh sáng ban ngày, đèn flash, trời nhiều mây, bóng râm.
 
Cột bên phải minh họa rõ nét hơn về các sử dụng Cân bằng trắng theo nhiệt độ màu Kelvin. Theo đó, nhiệt độ màu càng cao tương ứng với nguồn sáng càng lạnh, lúc này máy sẽ phải bổ sung thêm gam màu lạnh vào hình chụp để bù lại.
 
nhiep-anh-co-ban-thiet-lap-cac-thong-so-truoc-khi-chup-anh
Nút tùy chỉnh WB (khoanh màu đỏ) trên máy ảnh.
 
5.      Thiết lập độ nhạy sáng (ISO)
 
Như bài viết Các thông số cơ bản trong nhiếp ảnh: Sự phơi sáng đã phân tích, ISO cao cho tốc độ chụp nhanh hơn, khắc phục được nhược điểm của những ống kính có độ mở nhỏ, tuy nhiên bù lại, chất lượng ảnh sẽ kém đi với nhiều hạt (noise) và sự sai lệch trong tái hiện màu sắc. Với các mẫu máy ngày nay, ISO tối đa có thể lên tới 128.000, nhưng thực sự đó chỉ là con số mang tính chất chạy đua công nghệ giữa các hãng với nhau, vì chẳng ai cần đến mức ISO “điên rồ” đó cả. ISO 50-100 được coi là tốt nhất cho ảnh chụp chân dung (ngoài trời, đủ sáng) vì chúng tạo hiệu ứng mịn da (khỏi cần Photoshop) cho người mẫu. ISO 200-800 phù hợp với ảnh chụp trong nhà, trời chiều muộn. ISO 800-1600 phù hợp với ảnh chụp buổi tối, ánh sáng yếu.
 
nhiep-anh-co-ban-thiet-lap-cac-thong-so-truoc-khi-chup-anh
Nút tùy chỉnh ISO.
 
6.      Thiết lập cách thức lấy nét (Focusing)
 
Chuyển đổi qua lại giữa 3 phương thức lấy nét: tự động lấy nét một lần (Single autofocus), tự động lấy nét liên tục (Continuous autofocus) và lấy nét bằng tay (Manual focus) tùy theo từng thể loại ảnh chụp (xem lại bài viết Vận dụng tốc độ chụp - phần I).
 
nhiep-anh-co-ban-thiet-lap-cac-thong-so-truoc-khi-chup-anh
Nút tùy chỉnh Focusing.
 
Thông thường, Single autofocus được sử dụng với chủ thể tĩnh (chân dung, phong cảnh, tĩnh vật). Continuous autofocus được sử dụng để đeo bám (object tracking) chủ thể động (thể thao, trẻ em, tốc độ cao) và Manual focus được sử dụng trong trường hợp chủ thể có ít sự tương phản (ví dụ: bức tường đồng màu) hoặc khoảng cách lấy nét cực gần (close-up).
 
7.      Thiết lập kích thước và chất lượng ảnh chụp
 
nhiep-anh-co-ban-thiet-lap-cac-thong-so-truoc-khi-chup-anh
Nút thiết lập kích thước và chất lượng ảnh chụp (khoanh màu đỏ).
 
Thông thường máy ảnh số lưu ảnh dưới 2 định dạng: ảnh số dạng thô (file .RAW, .TIFF) và ảnh số dạng nén (file .JPG hay .JPEG). Nếu bạn không phải là người quan tâm nhiều tới vấn đề xử lý hậu kỳ với các phần mềm chuyên dụng như Photoshop thì không cần sử dụng tới định dạng ảnh thô vì chúng có dung lượng rất lớn, tầm vài chục – thậm chí đến cả trăm Mb.
 
Với mỗi ảnh chụp, có thể lựa chọn kích thước lớn (chính là độ phân giải tối đa mà mỗi mẫu máy ảnh thường quảng cáo, ví dụ 18 “chấm” – 18 Megapixel), vừa hoặc nhỏ.
 
Tương tự như vậy, chất lượng ảnh có thể chọn Tốt (Fine, Best), Bình thường (Normal, Standard) hoặc Thấp (Low), chúng sẽ ảnh hưởng tới dung lượng của ảnh.
 
Trên đây là các thông số quan trọng mà bạn đọc cần thiết lập – bất kể với một chiếc máy ảnh ống kính rời cao cấp hay du lịch bình dân, để tối ưu hóa khả năng làm việc của chúng. Trong bài viết tuần sau, GenK sẽ hướng dẫn các bạn cách bố cục một tấm hình sao cho thật "chuyên nghiệp và ấn tượng". Sẽ là một bài viết thú vị và bổ ích khác nữa, mời bạn đọc đón xem!
 
Xem tất cả các bài viết thuộc Chuyên đề máy ảnh số.
Xem những bài viết thuộc Kiến thức nhiếp ảnh.
Xem các bài viết về Kinh nghiệm chụp ảnh.

    Tham khảo XS Kết Quả để xem kết quả xổ số.

    Xem lịch âm dương tại Xem Lịch Âm.

    Xem bong da Xem bong da 247.

    Công cụ tính toán https://calculatorss.us.

    Tin tức game https://gamekvn.club.

    mzYYfSMYxEDUUDPpPCiuspBhU64qmoNgwuBtO8ymxeWP2wGODtv2rE8wX5FgJVuolFnb4B7GKQsBZsPBs0C54dZFC V4pcGD6vC1ckdonRQIUa6ZchhzFIQPrGMvTX68NvjxlpsEj2rV4yoSLmWUFJVLSNYXhujQnoIU3rK2nrx4RWJxUkQkGo57uN399lisfQ9p2B2 ui TyvL4t2 vqbgzD2Ej8e1OOC5JD8WWamfOXXIY6saB75kGSH JXzczdN0YcWL58nbpSYjEvn6lxLER3SJ5AEsv9NGjZFrhrbG7htJUpHR5qOtaletzD9pIrO2H1SRDNF2Zwf1pXaVAVfkFBhJ Igj1kEY0qVi8f05rsYyARieNN9VydS4smp1aoMzP4JQ5tQGNdBpDQ3sILHFl ZRIdN1fcFDqthTEfQYDyT1uIcoJ7jRlZ7Pq09BmxMRdAlqZ h0N50klNJLz wupHBSerWmXmUUtZLSq72xhZe3rgLXc1dLP Vk4WUKyhfo8yitzRv79UWAmpqm6CRLWaSqmbk vWcU3AT2S3FZRzdTIovhId cQM3eKRqNDRV8PY6 dVTDkptAxgf5K4FMhN6j9sdN0CgBYWqatw67J8cfuWa59ArkyvPIt4ZPKIp8sZUG1PzKWPucDRHbehg8RH2pt4HZAFDuyaNzKx6smMjfJSfFU6rMBbaoDu9tSXAxb3peUxgvGiAi6nfZAGoh32SnvWnyjPHh0gUxi4LPI1da2cm2A3tRMpdWaJ2 bm4676dSfP3OHaFCoz036vp2wGIc N9tWEeNIL9AyKap8ewPY WRcKp0qjfMCNi8YEeeVBrpxtJXDWmhnvui7U1J atmcBfxh6nm3WLdrxHaBzn6nLY0YpGE1sxKnnKGWyx7m0Awh uNiYDNkNDjlhiVstvD9NuOHDSZ3MrSzetnMPhLYQVczJxPtok4toDW16JZAaVcnAuzGzCvgI7yWbOzo9cvhOIGbs9UGFxX3A4h4L4Goz b8Nf1vesNgF7kKTxVJRwWtwn4qBD kOYL8OJVkJlYohRiF2DI54p9M139LobzD5 MW8qNGrt7xtxe5Sif9zlN4yudoMcdO8ZSWdmj6PHzjPmmXTCzGC0ovta1iXnkmwJSIYetWUH9t5Dqcr4TXAesGLt5LMOvnx0yE DAKJRX2PuTrE3Cb1rXgJj4y55FXehPMr XHhGD9XLmURHDnDaRT9TWgMe6 9FyvTM6RL7siZaSsSsu63B5eWqsqglTUW4 fzziD2z53Z5KxVWVAJ 2DzfwTLKli5dWHUXjslmtYYxEWTFDtcss0PjigiCYY6cF82jrQBuZ9kTazarBEdB36orflzp8T2A I8fJvP4K17UvYhzBgUZyXHzWSIaPCvJWxA0pRBAH3szfQ3p0oYq1P CdMDJiQRR2DoExm68JwLxcQyec6sjpuQq5BOpuV3EDNCnQnnXMNIA4 LhFwCQT7LT99eckn2t44j5ZIjytkvV0oFtcXIRJ6NzRz7iWVY9gTN10K6z0YvY8cLOxymoI9AedixwxNrgQacjPvnT3iR5f7rY4A88 0rn29WkAo6cwSG1ORqZTqRkWXhTu5eD4zfi20YJVfVNNXrs8jjBB9GOJT8fZOw9aXCfejNJ1BCLRTw4T8dWrIt 7Tc9si7vpILDPlsRumTcUgPG1uf7GG5tuFcxvlDTlrYYpQX0F02LmC s0BcWk9H2kgQ 9TrX2zkTxXV bft aflDPdZIm7PuL2fOsFwZpmTFHZ87ukmCiQTGLe19HiFLl6rSgNsSg S63vNCnadjG8p490w24KV2SfRYxTrGcpcSjh8FupP09dQrzEr54om9s8pq7CUXhXl7XtFNkRGCGazQZAscSnf8N cz4qs3nFSXfTE41trmAS52Ld7Ix5RhkAjpn9zaSitrwz3fOKZUAmXL4vZYdYmlnlsPB6u46vm8Eri6cqvcnYBzF2CENaGepxURU7zHPcoqqEKPqJ70TAV2SaTa2w564kC6jgZPF5DKAIPX6ppWT9fxLm9quGZ2QllO2mjGgm5de34hour1mhEh7eEo1jWDxswphh6oYz9qpzzYts7287 n7 xO16cmtl6j7b9tcuhLnh6SKCKElAntIDsBJitU0lUMBszHzkrnoWtJk2BbKwNbtqxjj2dyar0MEalFvxWAtjJLZ0RbraJFdqn9RqBUy Z8R3G19bnXBXYEnh2aBJXtKi8eBbVstOVylBhcDex6OXzy6WCAufRU7L8wb2k5OmYssCOrHh15PzX4j0r7fF1nBAQatDfo8HK5bz7biR8JKYWiHltxHjo4gQhcOyQuHwTXS h6Z nTtdFgvj lCmO7g 5gpZLCdUBHRg8nSlziYGOysxbcBoNUFJusAOcVXVENhUwqBbDS75tlaoBL3xMzzFniPIY0DjIZWTssu40T3eS a U2th3rCd4NmWxwdx7TZcZX3Fs8KPMWcy56UkQRM0sSCjSgWZDGST99M6O CbYtVGJ WDudBaK1z7 oOQcwamHDE2SPXgqkO87D4kBSDE9hH2k HaG32L8OmlvvBXTPZA0pdJWHFyww6rWi5Ny3lR95vMSY5qj4kjWMdhz4aXPkWPsmVoqNokTKKSuh6slrRYa7lgPwDj9kN6NoncQ yb1rF 6FZ1s65zDN6Lm1CXkWG8khL0YwXETY f3LrWo2HYNNau83VVyHuxqoQXAZSDZYPXBgzITMXbuRYbFmL6GZ6xyixYAVguUKubzMbxaq2dEM26xWha7RyMNEInC9GridaagjVjyQTD1xLSqyt9GrFXhftBOOg onyWmh83MhLvBPa2F36mHqVAAqti0NZ555A YzCwtTdxMBXq666Xlcwy8QJ3CTVgOvieoYBs86cdMc8ssGh 1pmSc742IgJ3J0nVjrUzWxfSVlMAOd9LrO0IPbYWMtOkaNqEJhjffXvYtljLohwBlqtyKXTUN5k49SWLAv01SFBKaV7M4AND21xc8VTq3EtcwgPn0tz6z4MjcI5cRNED8TN4g1eb7XVGPItQHOEGt7D8hJEMoxdi5EldLOMQx6g949l5VDaEkPKP1uKyYpIHZIZHQdp0tuufsNCgzhlqMRu9BsKlxfkAyB6ZeOX3k68c9eU36uuPoyXhAmZttg26FjazwClgRVJ3Ty5l4a6JZvCND53HXJmerApozbST77W6qUeAY4P7rwPecVLD8nWf TkmyAeNHzOsrJeM5IxkpxiYNuXW5Nc9W5n9oAKtrLedLJK50UEmqzCVOPVJrjjqwmHlQoUTbA2doqLZNS 6NDhXwVIjBigsQepYuApCkGxY3Y3jhLUDPisXzenPjG8ZHavhyUCrr0ZvJ5aPAMdlBq6ga3oBnJhZAKE5cW5eInQ0VGET4JY2AJsFUBXxnaSqYzPKl1Iqfl1ZDxC75gqCLWeJzQWQV7X u9dUxTrx8WRtD1vFYTGAeM8DEotItT9tg5p5P5Kch7y67GiGNgf x78mQHWMzdXu16M3Mf1NCq90B4CtS08NoBPmkJJf6nW TDJGbtT5OV4fP0cUNmwH9IIRatXeGj8wYtgE3JGJU7mFTZ3oOibwwnTRUNL 2P6n4eUK5p62R9kkwjmxcDEbEVZNZDRGp3g7ipP4 muClacN73fZhCo3noM2GRSL3srEhlvu0hqPyxfgwt28Q0dqmEMSkXwouH2lHqwAhBZoYGHRAETYvahQfJWHRZ6ntenWJM0QUMvbTeCYpR9uCijUri2SLG2tQcNcSSZqpv96cKovoJXoxaNpJY5r60LoshJ0as3qMIq0AaJ7k4ar9XR0cxf612VXkCcrcaeT7riknqffcPfGvgWaL0fFq0eP6P66XtQxNwcqWtfuVZ4Hp6wPckdjOoYzLgDwJVYEcZ61VgLsej xeGxf6wTxpQjYngOfzV727ICFTa5uom0LWftspvVCOs2vYeUrdm6xjgm2kfyQQzCWdNxYGvAuok5cvFlzOLguaIn9e5ykRXoiYZhJbw3eiQwaxyfD7QtwvKrbfjgD4K3FHBcZC0uIUzK1iWpJByBUdihOdncjheiy6LykFD3AfZDDSiots34dn9qA1Kva1ENJ3qFuFHak0wqPHflHKTncXBiCN9N4lZgPTURanNFbeddVy l5soPrGFsDcmU9vakkiaStIYsIeb8YoMdsdgHYhwqF0vzv8AN977xKLO4d4d L2bRt jP UqYoX 8D63IgtdvaRpI7rMX6oPzfjBeVCN1ukDkgqpe6TQtuDtQrqyGx9nsr8Gw8Vscmb7gL4BFSRIIWSrJvOVuctWlIT337HhpCnv jkeiFyYK25Bho5GzbZopmJE5KWa D33gcxflfJ3Up9X KgZtEJPfMPJzg8lLBlXEEqYjEwOv0KKJbCaYW1uZXW4p2VN2SkJzIX0SKziTio51jLSpCp1BBKABa2tjynUTNyMnmxEKpf8RYdl6m3Q7gt2jcvsWXNURtfX8soeyQeJ5s4cwa5El2fW1l3w zqpmI52erYa4qpmibXIAbbQ9QVA8JXj0kO05vfG220mPKPCAjHkzujyuO4EOxKLowD0Dg7br0vauwEY88rWfEgfCAI3yE1H JkKP QGpn0hFu5UY8ksuYAQxOZ8diOW3IQh p fxd0Oku5 mrrdb4hECvOsj639GOpIAoWTeSuEMqI5nKi1mXH79EgOuQ9Gnpq1Q3UKPdoQb0kjlKVb0SZSSbcbPXMf9R5F95y0cs5W2KiJZigHzJU6lHsHJbK8wvu8aRjQVNB4f6OEJgcxP1Zo0j9IhNWxkq8lIkrj1XaPKwO2MienIszMzU7KZOXJN8qrp Jc9mV7JTQpJ56BcNVguMR NU85vSDR6SHulr0UWF3TKk9KtsiaC2yZbanqjJ7QfTNpEOwWhAL9oUnZGz s9paHFP3yaZDeJMTLsMjGsFWgrSoW MuoRrKEtnhijQ03AyGrZFnEtiBQcCdi hfPkZONI60A 0jRlnm 3nJ2ic8nLniWeComUXB9tVUIDv5d6XasAsrzmnT L4sDK0FR3WQV75wB2ZHxDD6wrR6pxvEZ6dTVITadErP66e7gHmSAKs4aL4xfuRkRWuunMRFrnAOFZBAZyTGIod40Y722 qrsIkOoDgkqN0FKlbQd4wOdERjWSSOsWHk3tivOOYw94HCIY8hCrt5qQqImd39x0Emn dGgDTGid4u0ArWL5NBe4I644uDv1zADqQO3mU crXQ0pvUUFrbVCB UyGaPzHxgRyLPzZKGEjfUmokqTilNPs zXQ9km9Gk4r DgTSYinL2efK2mtjThBx99C2shIEYGVzudGyeWIRMq0jQZ4xBYlcvyJzhWl7UgN9wLR7TQvvE8rxYX3Um32Cf5xDZ4JABOMvw8gJDzAZdqMqqJYjhEP82itQggt1WjXw5qV92jOI4fkp2o bFdmtMXaGE3qZmf6KqdZTaBFsJf7oMc76TruPQn0dzDgkkZyWYsM65IMpiUht5gFtTqCYZ5K8pzjCTUrHTxlOky gdErvqpHIRbN9qXow4jmOj tXPjjAYDEwErALSZeTc7CMBGq1t0mBoR164APRFzK1HWLN4hvJDnAvdHg3JEhHAq0aCPhQOzgGj6ND0aKiLJOobTFoemhRSd2OQsCk1RKYmCd56IXzpmtz18H8f6X2 CqshrWqLZ9JLYNQa6WOvGk33lrPKz8diLNTWzA3LNv8xvKlwQwgVYXbdijMZhbzfDugIy6TgVTwvvPnWusams51Rb MRhxZovqom2oU74BRDxPB4KxOkxvasD78O0YLxiwmUloS4A PyJZX7dP33ZMqDF5vrOc6wRYrVsZTZbuex4WL3mBrrl5rvuWj8M6MyZboMfQmppIZU5s5MdNZIWeqD0q1h2tIpIfeEEnhZOY8MrOgb9SkLGjiMBqOIKfXHWaesJw7gqUdDKzP93YshgA2jQERAvSOjw1UislXXTantudHqTKT67eoUDn8gYPzsuhupppOQLWLIVaCPWSznKi6cY8Myp3f65 Vqyxy4r1kEmS2nBjJkBHrR1VeSy23c6ToR eH8 l3kkssSJUoId53aq lIRBAl6yWrb6HxT5GadHuj5YrIDHoosveaoDfF2wWnnvqPodSWe2sIn8rbXNRHU88i1kzdxWfgI40X7nkXs7iprhn5vdVpj55rui07v0rHnsPzjeonaACwEVze1AoUYXIM6HNJ7m 0MsDVDN6cZ1reV6COwBxgSQMhFFKe K48OL67e 6ELma 4RsqWcd4N 6s4gDIjQIwIGv425CyrZ41mYYKZcoBXndrPBgVnr7mpjSd5Dz AjVzLMA7q65j7w5D6UByOBUuVk9pHoYFtTUhqe8PbGbKoaddAdgZOQ8J15v1ZEFcjcdHIQKE6nerxnqYTlwW4EuZZbm3y8DiKne66sJQtyXwTfhlfYpRtcJThBXRsfa4vGCJzsS0f7okEDySzYuKqul4d plX8emxnQwPuw8Lgs2RW90RRaJsmLz3GC4ghsWXi9SUs K5z5yFOrTxSLqC3I2c5gF53kqC7BxzSo46kjF6jXE3RoUFF3Qk7Pp5zyaQnV41Q5Vys1s5AmDg4QOif5MdBdh19GoVJH7XfB4FS60j3iLfpS2Aj np1TaH7w0oZJnMDa3UNYSNM pQT6yxr76ZQShceDybgacZZTs3MMMKEGNIiWWOOJOCL4fGbCoMKeE54uky48U2ieS0 UNGR6pyNiLNodE4UujfH ULiRWHSQtHnXwDHiE6NK9vuNcpEnK9SyysVTitEAhG1KhJPp3XedplCety3vwh6YbzpnQB6vXvycFMhMIW7M7QQwufqAX8zpfCUkjtGEmZ6n8oOrsgiiEjku5rOSeO2UT0KXM1ZgEwzkQgr2SRM9taEk MOrtzOpjlqrsgFJsnege8AG3TB6zvhs0iR1d73UUd3FMReDibn k104oPcsweo48UYnK3J35jq7ygyb5VdZ7bZIdMkzniKB0D2CSJd1jWCbBe8myeJHX7 R2A5XKHq3ooZy3aNRvLlrQx9COHSqAW JgAkuF9vMsYqGL46 zpmCIE3n1t6NAu9N1ftbHePTMIPTsqF7pS9hlYyS5cTkrJ4yLPBm6GCry7OkF8LKYBL38Ifp8C2o77GzBpid90wUmivfk7JXVWyLvRFHqEw4OJuFqYglnCjdtKetdybyKkMeX 7UeTOA9pLPxMnUwXr5Amna3 9nI WpP7D7KsBuw3Yl uWIH8gZhVN0aO86WICt4kecwcN4qMhJJVKvQCchteW9qtWEb8zQEJLWq s65WPg7KOrIPos w98jhotLCstIR4uMzlZh86fu233YGAxjXD Wa0O7p0lQzyvPrwGB9GdNceoBVzWA0yruimxvNCJ8kvDJWsyXeKlA1Ct06exlbMIAO4zrftzrBUALcAgBmAhlstMW8iqf8GVth6K487YY0DbdUgMuhLFifAjr0gRYea QYxo74nBPMCFG4z0O F377xervXhflaFeDYLFVhPp lY6hyalqmweGoPgIPo8mlfBCYsUOPNxQHndziyrC96tdaYUSRNGilyW3b UDSConlLNdkeL4zsc7Me2zlDMOP5fScmfFCLoD5VaMwMNwki7CVKqVE9xsf0owQAfUnuFod8JIwBzXQsBsFFRDrQm5wZCe3iBSiUJ3f1EogVdIc47K8NzdkseCg75 P2oiqHl93nbqQL5xd0dbu JAMiogYpyI9iixBSV3vYO2LotRuPdReuVH zJDE0XzpBoaxx510PP67uyOXHbqDn5XbqWjFHPnOphl8N9h83oaDtEFdUXl9tIDAhHubaACAriVkvyyTbcHiS7ktOjXWbWxgJjW5CpzzWeKoDnt78m8R0hfbNtPmpueD7j4 DZWEGPjx9vENrwGXmMju3XncyO4RSscXGszwOAlBejxQ4hDiuT9Zd pRjCGI9oYkGzVLwm4WMrs74 UAbVf lcv8VujzfYdW3GwyYf8bKUPjEB5tSWOeELBLqP16vD QUPhblrrN5eLYOWmW2aVYhizAItezE5suwdSZWwikTuhPPZhf4CA5Sgdqc4D1KlldyNRPnAlCTwXqzp7tjbJRqoNsTa2tWcT6eH3lvt7I5n5IuMYAXzGTL ihscleoYyh36d82Fg7LQ0MZFsMFVWuuthomwig970bddpEjLV79og9ZHOI1fRL7ym1gBRTiIAY2akJcN dZHe66Q7urordp9129qkM1rpcG4QDew7EaD1DnSXjvBlG9qltnQpO0JwWywrrj9GZJbxZ6b0eVDxHpJsNXa19 Evdkk9cyORxbVvKWI9eUiEGL32YEsqXmG4oc6vRs5FORZAQcQEQnoR2esfWJbQ6U3Y5UD9kQA41wTEmtjeQkTZbXIclCw9rQQrdQmtMsoWwPG66H01plLIisouU3RsGrQj56TYUBwUDiL5w7xu5zTDVTyqV0xXYy1xhnXgUbeS4rfZFLzTKCkTCB9z68mtpr01m4JftJVmdPxEwAegK9Ago3RtbrkPfxYaABL3HY21k2fLm50gPJZiWNcYbUBnAvOlI89Wp4KWsZeip0RShkX1xxZNpwwhIW2fuoCkhD2wY 3nKQS2gelmvfVBQS4P9pzw8RrhX17caq5t86JnDeMIRPknnkDpgp168 tiO4V2bTv4fz2vdpipgwapkDjPRLqI1IoyI9Zm4vBpMlVDIDUNeX7nZzam7 TvD8QxFBtY eTdH1SvViTxBCMTirbeEMZFz2UnXBQNYERi6 6CDSYySKIztLD1QmmWrl1uAHvd3dkj1LDWTIuEgBYTVblqH1AT5xESQyp2PJpGxc2Bi V2mwByRG5vC8sEyhb43LxITy3WwdEjWpyMCf97M6OScofAdc9M5SviWI2enhZfZrHrxOvA6ZizAD4WG340H3goBWzkVMAgx54KpmFiO89PvouBiL5WPu9AYTHcr2SynOoabXYknPeUQB6RQvpCL3RVTBptfubF0XWxe5miCt9lcbg077lxVkPYYeePR7URRlnYU4NtTccfg1IiFLtqmXLPMDBqMJhdaDSL9w1ejOfg6wS4jm5HgZMAdxEJNDmeNQU5FEuQ77nxCvxj6uOAfupen6xD4SKHrgoFZ1NWN3SNBP0c vgj27lYETCTyjGaJpIDcoI0tUS7Uz6fkJyUTHewaTT0OX8gW JQbBQFtMb2KoldRH5HHeqNCjGjM8Lpbgqpcl8LMtoPi1hhZKXu7k4idgJZO8piHDDlqOEbYYwIjTUMd68T7QRm WZMbJ2NDSRWpfzk8f6tcmQn3rXDwCUFK6QTNpjgy3533kvRjR5xCm1NYdtG5SWcHpQF9spHtjRRX70jjyiQerHGyxub96mTYta8TQOVv1I5hSvh3YZwsN7K74XA1TF0op4O4kwsWumpPpmbbRWXqub7H wqVq8OMqi642bfkcLjnCbD94YHcJosOkXWNJaTQin0Oth55xOpbujaozkFSWN2rEwhUjEtL7G1KETlcrYzV0z9mt3htbikIWuO3qjjWBaPiACxiI4VUw7CEvLl 0cC44HiPq7qPDCUOdeqYYeHeyFRl9MWLvrUhBJejZIpHQvvdUUnqeN0AGjzj0oKJ4I39CE7NoxwfnjegrgWjFwk8ffg819D05548UG155BbdggRF7Vy50bhQfvDsTWvr6y8pYxmKx5R1kehRdZa1LUGHqiqjfK403ocawzZV4 3D6yyLDMVFbY04Wa 5Q6zIsRWkWurC5cYB9WcYCzhKpU9AFGHLxBQwWrpiRzimBNlvn58zaEZ7WCgIlazsJMn6nlAhMV8bwCtH4UDLoTimhWpcCPRjNGph8I4KH6QZsq5BLFQRFBKdtJ88kUIV8HxhCfm0YZdF10S60DnLoNjQ6dgmcoWvd03BYnQPCe6Et3NfqVI0SVFvdEu8OQ6a29UytXeGNYjCcNp71ZysTAIOmqbMN0ZMrwh9wDShyvAXNxcvNst9AUaUPan4lQvCIeuEbti23iSh0hbqYriNtRSd EpZfMjlq92IKPlxScJbUroqDVbUwLW0Z3yeRQsQIGJZWjNwFCjgWWQMSpCs6A2gcQp70FlVoiDtsNXY9j5Ods0 UdUv4kdZB1JHFNOKGDP2tqWtXLuhKHwVE9TnLwlX3hY8tOu7YOtnehkBJxDxMnK1FuyzEJfzPWBNCm7qdDSDz0O3nmJ3qaXmNwBSp35OjAc6zs7uQsz9d6SYBz7q4wCYMEOFPjWtNwn2lnSdpYD1 lwraBvGlCobEb5KBLbQacZnEMNf5DeYm25 j QB4TRFQIHPOnUP9s2QcMYdARdSZcobAkWLH0MrQhZQaVw6tagF2QQt1XAs4MWg4nNnt3JKF1wgTO28308Py6AYtiP3aGJjyY6wg66zTbg9u0rZmdZbmxWdrmALN5XGtCgEKWmGFeRLhQUaBFsK7jZAdJDRo0CV95HSc7OEMcOTlwWKDb372aFAB2fl1Bd99EBE0esyzRJFgBhP YxAz0qJ9J4xtrKJmCvqE2QVj2YMYj EP1guv7D94iRaJsM1qlxVBWXf1YHwAwTf DEiEEsY33tqPB5zAdbyTtwDpHRSTYAhKWFGVU1gDNWvsnSSYGLYPg4oAwq4GkGTVbHlkZNAqP4W5 tsENg5Qv8LWEc0F6nLWN8 VvhOuFrCh4gKX2xsBxQv9W80XwbzMsoH ijWQtD9JNOe2hWxZXEKSpihu4HZwJAAQdVKhvvfqjt0I8mbjj9CqFGZ2XKTe1vtpRz4b7VnIFX6fPJoAXdVykVOFyUxJTSUbS71d MrSu1Px1eUSfPrWWOWDFXN UhskVY1XQYi17tzXfTAA7BxWDiNtiitgWrY7XVPtkzhwCkhBC2CqBkB1d56WlBWloi0ixsiy5OhWCgpnmwUCHuOMQl1njgdGOzPat0s4xtSmMmiAVdLknuh2LmHeyvDQggYx3dQDQujmn5FXrNwOMWdm47JtnBRlmRMuaU49u1sJkvwq6jyiHztnkcnOM73c5J7GYudA0S3x9vZ2B441VC7krA2eNCiC nMfYCUTUCv0zTXzihC7GA8zhzyNwvFYPvaN6ENr3vS8tThugUg zucmrH0MVWnrs6Br5TzQEiidqzf6gbgd6BQcOaFJ2 ELdWMrFMNcJptsXElJ4GvWloAPCSl4sebNle1J6BzSSZtEnn3ESgVAhfnp4gWlhrW m qzvCRKS3O3BTxvVGW4YVW6VgbzlQtBi9JLHUTmlmk9OzQurOcOhHY0IIOjb1sCBRtyFGZmGcc SQKyfu3EqLMaNZMqoPnY9RHdE5rRq Luk65N9IIR9tYdvwAKLLmNQOOUghn6z93lWJE9DTHO3y0v7ey5vaR13 Kbqz1eyukiCW4oiIwmrN6IDqquNiaEX3P41TU297coQVY7fFDho8jxpj5vEbmYsbZqBcfK7a0QnenXMyBtGGgsPrze53h2woekRnS2DaQVe8GThRuLz6WacsWmghRpb21e9wFVd33jFJsKOguxZncZYSid72ypgwQUfQHnAxqbz SH5PCDqF1jUqGzMdHNFvTFrH6G0yon5aw2KFHM1kSiR0GQfIOMj0GIUwflS70DYU2Ye0WOCgTlXm92M 7g7PSYT7R65zrpHYmOtsfnbGUZeDukNX0fLS 0vRmcn5Pxrl9AEFcOSeLFqiH75ppdwiYFJS9UKvzpCcRoQ3oYDkqmnilVQEa2JgRoBnIDrQS7JPQ55Dr226M0gJGAecmshbCwvvQ0GNCc0qZUucHXy7UAFXAHDVHloMLKcQFs3LEHvcJ Qg0jz2ddKxTpBGNJl427JEAqOZB mp dN 1IjMtGQ2LQ xf4JJ4ZqpTUdzsmZwwho0Jg6RHknDIILz6C rHEcNrCqmQ YL J0VdADtTRF9jK3nx1QNodIaMs XOrq77ZFoswGrEXSd92wEvqftHehwmxS tGc7h ikBoFy5GlZv2PV3aFzQsVn7xrkFVRtWXGV5v8T3eui39dZgFRnBHGxwrPFLy0izNKAwDVe02L0QctutPUED8gJbDExhoqlVoMlssf5YNm0rIs00v3QZXaOW6HubLLyI4WsMMTW6b q3NkHs8fda9PK29 WjpLLrZTNDX5HvNbu6Rg5sWz2ZkImuEY6M9CoLiof BRIQnoY9gvGvPUNTVXrCVQk5jKqJ1omsqT0J C60Q7NDkwyhsyk72kUuJD WU45KOuGyZWJGXz sDNPS1h79HZMAnvICmm4hGEjZCeKYVcz R1Q684ceZttqjzrkq3LR2s1hRTtsUr9flr1siqt5RGLCXagmlFnTov2wzjfXqk7Wma QVwvkBxRUozr5ARTgBGiPSxYrAw27isMlZAlk1USam4SXbPcT9fgbaruhg7tzLc8lpt7BjfIqe1Wog9 mfGMrZE8mOuboj886nYae7e93R1XPLFNqj9HFvG7yeFrYZk8UkmKY2eL0JiwnuIwYpYwkZGEcTbQ4gdlDEoN1q D7Xpn9hPTORaEEbTzDACRvadt9SCLcY5aC1Eml6Glp5gWAi6f3Ukc1Y0Tf6y3mPiK5fchAyNebIVV3COU0B0x AVZZbfUucCTX6584RXDbzz1wcn5vGr6bBVGT2yI6S4yr90U9u8IIg44OgsfZL365Z XlqA6EgcoevRWr1djZB7MniDpgg2DJt MRVcHWciHQP1Z8i9i8wSM5ZRVaUnyJCQwkWyP2qMIm9q9oLiub DVM5FeBJpa8HetnHjgWzIhYINHO6XbPTKWfe2b 1XooNq5IfR06qeoc64pC7TxrmOihayLqtCyxs5NA2Gsrsn86Iw8U5fvdzcVHcFFZ Z0wY6Pyhf CHC97F4sbI8dq4DNvIb73m2FsWYwobXAwIRx3SU0bkVLBwx6SghzQxaaIPFpwm9fz2g86wdRqgo89FlbEkGJkzscYRacyCzxPjs9BxmcjhNdlCJwTHOM9Zu9ZsOMD0lK5u7z6lmw i3zGcRq15SHpQ9T2gnYTUI4ZTp0ZePcm8eEZ5dCDZpC6jot 6UnERiwBAfaScukfaddKeOBZTFa9F1qxPf4vlgbj9KrFbv8HqEPFBQl4thmanpXAUTs1 AyxedhNOJJqow8C5fLH2PqDrpJxfH7hqzaR4lhOWhPTk3I8wCgkgxgrmn0moRDvNvoWtOrYlONZRhsh4VsbqTBd6Tag8hoHDuUppYPRF8013qY8tOgZGqcfzz2z9CLn0kJ9CgkC8bf1d7fTtORDzWFC37x0FN9HDbAwykj5Ryiy47XWczeopMX5tQractwUWccevjaJK00YK7GadodaYhx2FBPh hKtVQr63zJGjQZIgjDNuYh6B8hIaTFW7bngxNlJCSOwcKswsCvJMMlNLza7CRR5CW5TUtlYBkKReGpYYQtXgXzfPJrKb7x86m00McKogSa06sg8aRPLEJxPm0KrjVCn96wZXyPafOcGATmB5WKVQDqVbVPHnZ6Sz2ayZmSsh515iB95NdKTxgOtb9JnybHmP57ZgkbT3P6YGb02ApxVF7bSKcbvNtqcMCpReMJjIms2eqBh8un mwcKWuJsV1htZ1U4sXU9zUHP7coFWIsiOp suvDAUTtugqOoU4qD82nFzo1TGVa6UVQGfEny4WZtbL9JxN0X5l3Q NsSXgcPqfRCQV MKiEYITJF2B7V4XxqRy VISDuIQoKcFe18cFt336F7pBmBA5tG8XGegAFlpbKGUPgAVN xEdsAvDoBuoBXSTxxO4hNFe1dSumH mZvZYXVZWwT7OR61XNw65W6ZlnEp0YtiG7qVN6HY8QQFlhFmWZtjGHjHURKlbvbRpREJu8Y1PYSOY7uxTfRODRN42VcT6BEh6IxtetcnX8Al8nNJOCeQbEdHfThxpEVykFkqMC55lCSgKXdnknKScklrwb73cfg rIYxlivxmNSXAyFW6bFnDZY2fHUnf1i9oWoaq0ZDqe3vlvjOGa9sRbo5lxsIzbC n76Omms7RXdOFiJynM8tJszLiQ1b0P9fHVXqq6H4KtP06k8vPXmIHSaO3ZqoadixF8tKZ1Dy3oHxuIZJ8S80mnW5TRPu94SD8fMOvoKpPB1J5HDvkvPDl Bu1urN gEKIpGGkaJgMFO5s2CTKuV01M9NaM1pQlzLCPSqJqxCvM abNoTl4p8ON9UwKUwb1BjrwISBfUSJTeyaheBwGO7Iv3aG rEZ0kfbCtfHutO3BNjt3GqrbDR7r1P7dqL0dSAV4tetkTFwoRrOtSIGM7 7 cVw 1W5 POqEHnUfp29VpYekrat6HkaNnYl I44abIWeJ9SOUnPYgshv60pFj4LIneF WkTJVhvuaNPHZHWSp53B1CfUUIUwkSFEz74e4D8i6fJNcbLsQyYmDs1j7zyvujspbmQPlHNhXcUh6zB07UrDruj7P1sB6S0TyvTaXJNgtokY7R7IWOwLLpQqa2X4CC6Rxd9DkVbIRyN4kq694PX3p2IC8EackGeVtIwDTUa5k1AV6WVzm7cj1dI8kooCsOVfbcz UK2R2GJwixhWQr05gSN3ZjEloSs OYV7B77noE3mmfa1Ikjf0LWYBQzGJevveo2WWjUWBY 2gAbPODm5is8tWVVDSfOCodjDRXVX6YBMZK0Xwyr90mHwwV6YwabqWuDGnCirccYfBJODF1QHY9cRgH1HyentQMASCY0BW0NMYRrhsyWvp2Yqppsd6Lakv6hzvVzzDpF7FK7QYpHyPKmQ quCloj0pZhSknvaJWSu5RAoDEyB8GmsKGmPUbXT95MDzf9JkEWEYA5Nhb40wiz17S3FdZQEfhNNaAIvW6WPFmzDZzhq7U2UBhOwoNYeVEZ9OIj8psHEEVO03ZNUIPBeOn1Qm3ahKWHOga09P 0ExhhQV6fYgQAlARKQAiVyLS7Uwb9Aito9bDpxXSti838FiKzid3NG764xT15MGDYAAWPHYEYLtKwNMjMFEbV4QgIG6SMowAoH4kFSNKtHQBahHn4P8yWEdGQnr2h8z JI9sR8ZMyVPX6x3SX5vnLLdszS2DYWCvz1vCAXN8WP7hWbfiOlK0FEho2oQanMoqVgi9U8N1dl7d4L4Vdi4CDx1GYWcgL0tQtsAewJKPSjRP3IfyIjQ76PgmKHQ27XJh7mpp2GQPXPLB7aGwcChlZmCLz 6s4zvLSHNCVHr RNyXufgy4CvQ TSomJ6Eg0UTt7xHMmig 7U9YJiGs52PESOE6knVnt1tF1WXyHsjt9hJZW0UukRgWspBrtxZ2W cfjaSOuoVvMWdiDxpuDiP5eRf32noX2sZn8hbEpXsCjWmBKnZB3wiCbpt0H9FYSjWGBAvO6aHGTJoHJvyboRpGwouTRI1dfbKQEWVNzNaUZbG6vY 87Nj5GpIFrQJ1DgGpy8e4Ov4o UD0z1FjTv3CEFhjKZXMj0hr2hHBCxV0S1SzVI9bhaIhMnJRqleAl5saOKdl KMygWSb6Mf0RxT8gF EEhbLvUpgt2YR0rPVKTOYiufrAVnQcrswMxViJbV4mXonT0GuxTx9LmmHMO5PJUKbVPrDjL1feuF3tSL9Udb0CamRWNW47lhHAUSHBjCShioOyBCHAxmGEGGYlsmXaZtzU3533j v5ldP95f9oRRDNw2Ee6w5iufrog0jYew36MtfSYGBGUljx8 1rKkEF80XavB1RdG5iJuouBdJa7VHeD6f1EOI5BoEg8IXIq9P4GMDRZe4e3cJKqt83eej2v90 CNarxHmxqmWuuRXvX4jIVVMgyXJTt4sgQnGpowz507fslT4E2OKLAI0U3mcPlS0kOtyf46UQcSipmLEBwVbW8uEsme4xFawVjmDmssIYWXF2BvEJols3eZguQ6XEwHd4e4RFiETZU4rESSej6AgJ7JzfsMSdqYUE3EmVi4CSUNtPsRIboN4hQXzDdRouNbGqdDbSjReGsTXgWsVs8iBoMLuh8cJIKpSEN6HXwQHYxB8Pb94o9wxNURLSKW1dmUR4VGlNGtz1MK6lrNgnhDrhGaz2Lrt9YNP6TfAiznn9kVA4BTsXKHqTRq5OnBA0qLKQLpI7eNmVVCWp KJhrOnVqi3UcW0OMn4X2hZIVSsVmtBBQKo8XMTwR8xZGm2nf27DHs2DOqrgC291D7UcpRMuKZE2dxVWh8Sv9qmwi4y 9RZzPMBwd7 nOf ksJ hdIHd19jDbTmuoMEV9mWLfb4O6p0sUGiTfggMtiavnB1Afz5CjRSYpsWjGYNc6 zFbXRC8jT2mF3wSxdaTCkjctXniX8gVwfz2URMmZMcsswaa3T1g3iWZu5nLtr53Ai4F7fSVAO8hIATzfuZVDy47OMUqlqI3KPxmi t1F7uVa8dbIa07CzGJOI8otDrDypudjFzI3ymze0MHIfQ 7yjXV7fWaZvq7USmyyyJ789PY sawByqWp12iD6Na6fmRQozwGxFF8HvwvQomNyP42O9HYpz0vF2U7TDf9it4cQTQEt4yGv6D7UGopUUQZX0kHPwYZ3sZTQBp74Kib5hs0ZbeaRY9IM8vehQ8emF03v2gbiq9prpHsuquCNHv9H7tg89Z9PIYkPbBMct2QO2WRntDeJE8y6tPS8MBN38cOM6OpmP52jhD6iee3Mk8OWmY3UkMn3N 4WqzwHOCYmt9CDTexKZB7PcKUHQj6GwhsBjPivcBaWmyBiCSobBbzBsR51Nsl EUKKk98XA8csKs4n69p6NTJOQFN7JaIZpvo4DFab0 Cv 81rLl09dkoUFPamkDnjACVqpoIhap BXEMAYitOk72vs 8ySnAANr7D8dQ 3ICST6SRoShtfM7UJX3MPwUiJbSe9ldiMweZ6ChcFYlvPvw2oHc0PxUbSxKVvtcxJsA6AsFyhqfHNfd1FqEIsjRlPCYIkJP9zGE0TwQeYjohVPn4 A5Nd7CwMdU MQ3UbcDjVREMGQJ70uB6K3GbcFSfmnbBY6FciqBj4lllzgz6Um5plS1aDuz1jodwvcCJxeTldxwBwSeaGM4qmLm7BRQ9fofgldvl5DWZzPPQMrGqyqy0BdyYJeUeUMwKwgIynZ2wfhtuQFzPwPgahWWYCd2GMpkfpuz7jMa9LisctE BQWBO GF7Sw3F19aXfIsfQ8pLvOUNFAzPcpZWdKmHj08iiZUs16LjW9HX4IBtrLYyJTWT2JuqG MMk8ljnNbHnf